Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又一“人类饭碗”被AI抢走，还是和训练AI息息相关的： 数据标注。 苏黎世大学研究发现，在ChatGPT面前，无论成本还是效率，人类可以说是毫无优势： 成本上，ChatGPT平均每个标注成本低于0.003美元，比众包平台便宜20倍； 效率上，在相关性、立场、主题等任务中，ChatGPT也是以4:1的优势“碾压”人类。 论文发出后，有网友调侃，“生成训练数据需要人工”的说法已经成为过去式了。 还有人直呼“古籍修复数字化工作是不是有希望提速了”。
行业增长放缓，技术价值被严重低估和浪费，如何实现个人技术价值最大化？本文我将带着这个疑问给大家讲解以下几点，旨在帮助您将深入掌握副业（创业）项目开发的完整流程，并学习多种高效的运营方案。通过全面学习整套副业（创业）项目开发与运营的核心技能，您将拥有实现创意转化的强大能力。
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。
---- 新智元报道 来源：学术头条 编辑：好困 【新智元导读】最近，来自苏黎世大学的研究团队发现，ChatGPT在多个NLP标注任务上胜过众包工作者，具有较高一致性，且每次标注成本仅约0.003美元，比MTurk便宜20倍。 当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。 例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。 而且，无论这些任务使用什
一、数据核心原理 从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维--计算模式的转变。 例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工
如今，具有压倒性的数据量使得市场营销人员和广告商们已经难以理解哪些信息非常重要，哪些信息是纯粹的噪音，哪些数据是正确的？而哪些数据又是可以信赖的？不同类型的数据具有什么作用，又应该如何被使用？下面笔者根据专注以数据为基础的多渠道营销自动化智能化机构webpower的数据客观可信度排名，给大家介绍9种不同类型的数据，以及它们应该如何被有效使用。 1.试验性数据 通过客观的专业第三方精心设计和严格控制的试验，得到最可靠的数据。并且全程和专业熟练的分析人员一起，对数据中的噪声进行了分离。 2.
来源：学术头条 大数据文摘本文约1000字，建议阅读5分钟能否让机器帮助人类完成这一基础任务呢？ 当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。 例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。 而且，无论这些任务使用什么具体方法（监督、半监督或无监督），都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。 然而，在大多数情况下，要完成高质量的数据标注（data
大数据文摘授权转载自学术头条 当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。 例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。 而且，无论这些任务使用什么具体方法（监督、半监督或无监督），都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。 然而，在大多数情况下，要完成高质量的数据标注（data annotation）工作，依然离不开数据标注平台上的众包工作者或诸如
在与我们生活息息相关的零售领域，人工智能技术的到来极大地便利化了人们的零售购物方式。人们不在需要排队等待售货员人工扫码结账，只需要平铺所有商品，基于计算机视觉的智能零售系统便可以迅速扫描计算价格，这引起零售行业降本增效的新浪潮。
还在为买什么鞋子发愁吗？本文数据侠分析了美国鞋品消费数据，并通过可视化技术获得了一些洞察，快来看看吧！
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
Thingworx是工业公司领先的物联网平台之一，可为设备提供轻松连接。它可以实现当今互联世界的体验。Thingworx 8是一个更好，更快，更容易的平台，提供构建，部署和扩展工业项目和应用程序的功能。
不列颠哥伦比亚省温哥华 / 2024 年 2 月 22 日 / VERSES AI Inc. (CBOE:VERS) (OTCQB:VRSSF)（“VERSES”或“公司”）是一家开发下一代智能软件系统的认知计算公司，今天提供了研究路线图概述了衡量公司研发工作的进展和重要性的关键里程碑和基准，与传统的深度学习相比，以造福工业界、学术界和公众。
1998年，柯达有170,000名员工，在全球销售了所有相纸的85％。在短短几年里，他们的商业模式消失了，并破了产。 你有没有想到3年后，你会再也不用相纸图片？而1975年才发明的数码相机。第一批相机只有10000像素，但产品按摩尔定律在发展。因此，像所有的指数式技术，有很长一段时间令人失望，但只要短短几年，它成了卓越和主流。 在未来10年，很多行业将会经历柯达所发生的事，而大多数人尚未看到它的来临。 这样的事情现在都在发生：人工智能、健康、自驾车及电动车、教育、3D打印、农业和就业。欢迎来到第4次工业革
1998年，柯达有170,000名员工，在全球销售了所有相纸的85％。在短短几年里，他们的商业模式消失了，并破了产。
你有没有想到3年后，你会再也不用相纸图片？而1975年才发明的数码相机。第一批相机只有10000像素，但产品按摩尔定律在发展。因此，像所有的指数式技术，有很长一段时间令人失望，但只要短短几年，它成了卓越和主流。
大数据大发现 Gartner最近发布的商业智能与分析平台魔力象限中，Qlik和Tableau这两家力压老牌巨头如SAS、SAP、IBM等，几乎独占魔力象限领导者的宝座。 很荣幸，在上月31号举办的首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，钱塘数据有幸和Qlik面对面，Qlik首席顾问王波也在场为500多位与会业内伙伴们作了《大数据大发现》演讲。PPT下拉 在专家看来，Qlik和Tableau后来居上的一个重要原因是这两家把BI从数据科学家手里回归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。而在互联网、大
“Metis”取名自希腊神话中的智慧女神墨提斯，全称为：腾讯织云 Metis 智能运维学件平台。“织云”指的是腾讯智能一体化运维平台，“学件”的概念由南京大学周志华教授提出。 学件 = 模型 + 规约，具有可重用、可演进、可了解的特性。在此基础上，腾讯云副总裁赵建春先生进一步提出“运维学件”的概念，亦称 AI 运维组建，强调其具备对运维场景智能化解决方案的记忆能力。 随着互联网业务的急剧膨胀和服务类型的多样化发展，人为指定规则的不足之处逐渐凸显，促使近两年来智能运维领域的高速发展。智能运维主张通过算法从海量运维数据中学习摸索规则，逐步降低对人指定规则的依赖，进而减少人为失误。 织云 Metis 是聚焦在智能运维的应用实践集合，它基于腾讯已有的运维数据，将机器学习领域的分类、聚类、回归、降维等算法和运维场景相结合，旨在通过一系列基于机器学习的算法，对运维数据进行分析、决策，从而实现自动化运维的更高阶段。
10月20日，腾讯织云 Metis 智能运维学件平台正式对外开源。Metis 是 AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能运维领域的首个开源产品，它是聚焦在智能运维的应用实践集合，基于腾讯已有的运维数据，将机器学习领域的分类、聚类、回归、降维等算法和运维场景相结合，旨在通过一系列基于机器学习的算法，对运维数据进行分析、决策，从而实现自动化运维的更高阶段。
1 项目描述 “Metis”取名自希腊神话中的智慧女神墨提斯，全称为：腾讯织云 Metis 智能运维学件平台。“织云”指的是腾讯智能一体化运维平台，“学件”的概念由南京大学周志华教授提出。 学件 = 模型 + 规约，具有可重用、可演进、可了解的特性。在此基础上，腾讯云副总裁赵建春先生进一步提出“运维学件”的概念，亦称 AI 运维组建，强调其具备对运维场景智能化解决方案的记忆能力。 随着互联网业务的急剧膨胀和服务类型的多样化发展，人为指定规则的不足之处逐渐凸显，促使近两年来智能运维领域的高速发展。智能
深度学习的发展 这些年深度学习突飞猛进，各种深度学习模型层出不穷，各种网络结构纷纷登场。 可实际上它发展的本质是由大数据喂出来的，使得机器在图像、语音识别等感知能力方面甚至超越人类。 在深度学习的推动下，自然语言处理方面也取得了显著进展。 深度学习问题 深度学习的一个广为诟病的问题是其不透明性，不可解释性。深度学习模型是一种端到端的学习，接受大样本作为训练输入，所习得的模型本质上是神经网络结构的参数。 其预测过程，是相应参数下的计算过程。 深度学习的学习和预测过程是不透明的，模型究竟学到了什么有效特征，使得
在前面介绍过不同测序平台的优势，目前市场上主流测序平台主要包括短读长测序的 illumina 测序平台，华大基因的 MGI 测序平台，长度长测序的 Pacbio 测序以及牛津纳米孔 nanopore 测序。在 ncbi 的 sra 数据库中，目前超过 95%的的数据均来自于 illumina 测序，这一方面是由于 illumina 发布较早，从 2007 年就开始，另一方面是由于短读长测序价格更低，更适合定量研究。目前基因表达差异分析主要还是应用短读长测序。
最近马萨诸塞州大学的研究人员发明了一个名叫 Flusense 的便携式设备，这个新的边缘计算设备可能会用于预测季节性流感和其他病毒性呼吸道疾病爆发(如 COVID-19大流行病或 SARS)的健康监测。根据设想，该平台将用于医院、医疗候诊室和更大的公共空间。
机器之心 & ArXiv Weekly 参与：楚航、罗若天、梅洪源 本周论文包括美国东北大学、MIT 等机构提出的 Reflexion，该方法赋予智能体动态记忆和自我反思的能力；苏黎世大学的研究者证明了 ChatGPT 在多项注释任务（包括相关性、立场、主题和框架检测）上优于众包工作平台和人类工作助理等研究。 目录 Fairness-guided Few-shot Prompting for Large Language Models ChatGPT Outperforms Crowd-Workers f
人工智能，打开沟通内容的黑盒。 近两年，飞书、钉钉、企微等等办公软件很火。它们被定义为「内部沟通神器」，也曾写下过一个规模超5000人的大厂不需要总部办公大楼的传说，在技术与语言的结合中扮演了前锋。 科技改善沟通，不止是一个愿景，也是中国科技圈、尤其是人工智能领域正在发生的大事。 在一家企业的运转中，对内的沟通协同意义重大，对外的沟通也同样不容轻视。 例如，全球车企特斯拉的传记中曾记录这样一段故事： 2013年，特斯拉推出的 Model S 事故频发，品牌口碑下滑，工厂一度面临停产危机。当时，马斯克突发奇想
SheIn，中文名希音。听名字你可能以为这是一家外国公司，实际上这是一家中国公司，总部在南京，主营业务是跨境女装电商，销售市场都在国外。2021年的销售额超过1000亿人民币，目前估值为500亿美金。其创始人徐仰天，84年出生，在2021的胡润U40财富排行榜排第三。
由于需要标注的数据规模庞大且成本较高，一些互联网巨头及一些AI公司很少自己设有标注团队，大多交给第三方数据服务公司或者数据标注团队来做。
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
OpenAI的CEO Altman在分享了GPT-4的数十项新增功能和改进，并降低了平台许多服务的定价：
国内的疫情逐渐散去，复工复产成了大家的新焦点。以新基建为代表的新一轮建设高潮也徐徐拉开大幕，在如此背景之下我们的入门级存储也悄然迎来了2大新机遇， “消费升级”和 “高大智”(高性能计算、大数据和人工智能)的普及，接下来我们就分两期和各位看官细细道来。
建立一个真正由AI驱动的服务并不简单。所以，一些初创公司动起了歪脑筋——他们让人类模仿机器，而不是让机器学习人类，因为这样成本便宜得多，也容易得多。
商业是一个价值交换的事情，并不是一个等价交换的事情，我们因为信息不对称，很有可能导致一些效应：赢者通吃。大家买一个什么东西，可能比较关注的是市场知名度比较高的，这种会导致有一些同样的质量，甚至质量更高更便宜的产品，他们曝光度没有那么高，他们销售的时候并不占优势。我们作为一个数据团队，希望基于通信技术，大数据技术提供数字化智能化的服务，提升我们营销的价值点。
不知不觉，这已经是关于挖掘型标签开发的第三篇博客了。前面两篇已经为大家分别介绍了基于RFE和RFM模型的标签开发过程。感兴趣的朋友可以待到文末，乘坐博客直通车直达，一饱眼福。
现在乃至未来，设备越来越智能，联网能力也强，网络设施完善，流量也越来越便宜。那么本着能让数据跑路不让人跑路的宗旨，未来的设备出厂应具备一种自动化的运维手段和配套的云服务能力。像智能手机一样，没有听说卖出去的手机也需要厂家的运维人员维护吧，出厂自带一套系统服务，可以远程升级固件，自带应用商店，远程维护设备的基础服务，甚至可以选择性的收集应用日志，或者选配提供配套的云服务能力，如海康的安防类产品，除了产品本身外，就具备云服务能力。
机器之心报道 编辑：泽南 而且用的还是旧版本，GPT-4 都还没出手。 没想到，AI 进化之后淘汰掉的第一批人，就是帮 AI 训练的人。 很多 NLP 应用程序需要为各种任务手动进行大量数据注释，特别是训练分类器或评估无监督模型的性能。根据规模和复杂程度，这些任务可能由众包工作者在 MTurk 等平台上以及训练有素的标注人（如研究助理）执行。 我们知道，语言大模型（LLM）在规模到达一定程度之后可以「涌现」—— 即获得此前无法预料的新能力。作为推动 AI 新一轮爆发的大模型，ChatGPT 在很多任务上的
10月20日，腾讯织云 Metis 智能运维学件平台在 OSCAR 开源先锋日上宣布，正式对外开源。Metis 是AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能运维领域的首个开源产品。智能运维主张通过算法从海量运维数据中学习摸索规则，逐步降低对人指定规则的依赖，进而减少人为失误。
本项目案例由珍岛集团投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
宏基因组研究涉及的样品广泛，因此样品提取比较困难，且有很强的针对性。这里面为大家推荐国内的 Bio-protocol 精选集。下面是引用里面的简介。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
OpenAI首届开发者大会，AI圈连夜爆炸，创业公司直呼玄妙，刷爆朋友圈~~~
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导语 BIM+IDC从2017年1.0版本,历经一次1.1版本更新，迭代至2020年2.0版本。从基于设备父子关系定位数据中心配电设备故障的根因，到探索全设备拓扑关系及IDC仿真模拟，并最终在2020年实现了基于数据中心全生命周期内各项数据的采集清洗，训练出一套基于大数据分析、专家判断、物理关系搭建的根因分析模型。 历时3年，我们逐步完成了7D-BIM概念的现场落地。基于数据中心系统图、设备属性与告警信息构建BIM数据库；在此基础上构建拓扑结构，实现三级分层（物理层[配电、空调系统]、管控层[告警]、能
我们在 3 月发布了 GPT-4 的第一个版本，并在 7 月向所有开发者正式发布了 GPT-4。今天，我们将推出该模型的下一代预览，GPT-4 涡轮增压.
核心观点：家居新零售玩家已越来也多，新技术、新制造和新模式的应用会让家居新零售改变家居行业的游戏规则，最终有望让家居电商成为主流。 日前，互联网家居分享直购平台“我在家”宣布即将完成500万美元的A+轮融资，让家居新零售这个赛道进入大众视野。与鞋服箱包、美妆、数码3C等产品很早就进入电商平台不同，家居产品受限于物流和安装进入电商平台较晚，不过也已成为与服装、家电和数码齐平的电商品类，但家居电商化程度整体还不高。新零售时代，家居新零售市场正在悄然升温，而这有望让网上买家居成为标配。 为何家居电商一直未成主流？
据报道，在世界范围内，每年因恶意软件攻击造成的损失超过100亿美元，并且还在不断增加。尽管网络安全机制在不断的升级，但恶意软件层出不穷，仍然是黑客攻击的利器。
前有 OpenAI 抢先发布 GPT-4o，后有谷歌在 I/O 开发者大会上发布一系列生成式人工智能模型与产品。
11月9日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。下面是张戎老师关于机器学习算法在时间序列的异常检测，故障的根因分析，时间序列预测方面的应用的内容分享。
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